如果你写一个 bug 管理系统，用了这个 PeriodLimit 你就可以限制每个测试人员每天只能给你提一个 bug。工作是不是就轻松很多了？:P
如今微服务架构大行其道本质原因是因为要降低系统的整体复杂度，将系统风险均摊到子系统从而最大化保证系统的稳定性，通过领域划分拆成不同的子系统后各个子系统能独立的开发、测试、发布，研发节奏和效率能明显提高。
但同时也带来了问题，比如：调用链路过长，部署架构复杂度提升，各种中间件需要支持分布式场景。为了确保微服务的正常运行，服务治理就不可或缺了，通常包括：限流，降级，熔断。
其中限流指的是针对接口调用频率进行限制，以免超出承载上限拖垮系统。比如：
- 电商秒杀场景
- API 针对不同商户限流
常用的限流算法有：
- 固定时间窗口限流
- 滑动时间窗口限流
- 漏桶限流
- 令牌桶限流
本文主要讲解固定时间窗口限流算法，使用场景比如：
- 每个手机号每天只能发5条验证码短信
- 每个用户每小时只能连续尝试3次密码
- 每个会员每天只能领3次福利
工作原理
从某个时间点开始每次请求过来请求数+1，同时判断当前时间窗口内请求数是否超过限制，超过限制则拒绝该请求，然后下个时间窗口开始时计数器清零等待请求。
优缺点
优点
实现简单高效，特别适合用来限制比如一个用户一天只能发10篇文章、只能发送5次短信验证码、只能尝试登录5次等场景，实际业务中此类场景非常多见。
缺点
固定时间窗口限流的缺点在于无法处理临界区请求突发场景。
假设每 1s 限流 100 次请求，用户在中间 500ms 时开始 1s 内发起 200 次请求，此时 200 次请求是可以全部通过的。这就和我们预期 1s 限流 100 次不合了，根源在于限流的细粒度太粗。
go-zero 代码实现
core/limit/periodlimit.go
go-zero 中使用 redis 过期时间来模拟固定时间窗口。
redis lua 脚本：
-- KYES[1]:限流器key -- ARGV[1]:qos,单位时间内最多请求次数 -- ARGV[2]:单位限流窗口时间 -- 请求最大次数,等于p.quota local limit = tonumber(ARGV[1]) -- 窗口即一个单位限流周期,这里用过期模拟窗口效果,等于p.permit local window = tonumber(ARGV[2]) -- 请求次数+1,获取请求总数 local current = redis.call("INCRBY",KYES[1],1) -- 如果是第一次请求,则设置过期时间并返回 成功 if current == 1 then redis.call("expire",KYES[1],window) return 1 -- 如果当前请求数量小于limit则返回 成功 elseif current < limit then return 1 -- 如果当前请求数量==limit则返回 最后一次请求 elseif current == limit then return 2 -- 请求数量>limit则返回 失败 else return 0 end
固定时间窗口限流器定义
type ( // PeriodOption defines the method to customize a PeriodLimit. // go中常见的option参数模式 // 如果参数非常多，推荐使用此模式来设置参数 PeriodOption func(l *PeriodLimit) // A PeriodLimit is used to limit requests during a period of time. // 固定时间窗口限流器 PeriodLimit struct { // 窗口大小，单位s period int // 请求上限 quota int // 存储 limitStore *redis.Redis // key前缀 keyPrefix string // 线性限流，开启此选项后可以实现周期性的限流 // 比如quota=5时，quota实际值可能会是5.4.3.2.1呈现出周期性变化 align bool } )
注意一下 align 参数，align=true 时请求上限将会呈现周期性的变化。比如quota=5时实际quota可能是5.4.3.2.1呈现出周期性变化
限流逻辑
其实限流逻辑在上面的 lua 脚本实现了,需要注意的是返回值
- 0：表示错误，比如可能是 redis 故障、过载
- 1：允许
- 2：允许但是当前窗口内已到达上限，如果是跑批业务的话此时可以休眠 sleep 一下等待下个窗口（作者考虑的非常细致）
- 3：拒绝
// Take requests a permit, it returns the permit state. // 执行限流 // 注意一下返回值： // 0：表示错误，比如可能是redis故障、过载 // 1：允许 // 2：允许但是当前窗口内已到达上限 // 3：拒绝 func (h *PeriodLimit) Take(key string) (int, error) { // 执行lua脚本 resp, err := h.limitStore.Eval(periodScript, []string{h.keyPrefix + key}, []string{ strconv.Itoa(h.quota), strconv.Itoa(h.calcExpireSeconds()), }) if err != nil { return Unknown, err } code, ok := resp.(int64) if !ok { return Unknown, ErrUnknownCode } switch code { case internalOverQuota: return OverQuota, nil case internalAllowed: return Allowed, nil case internalHitQuota: return HitQuota, nil default: return Unknown, ErrUnknownCode } }
这个固定窗口限流可能用来限制比如一个用户一天只能发送5次验证码短信，此时我们就需要跟中国时区对应(GMT+8)，并且其实限流时间应该从零点开始，此时我们需要额外对齐（设置 align 为 true）。
// 计算过期时间也就是窗口时间大小 // 如果align==true // 线性限流，开启此选项后可以实现周期性的限流 // 比如quota=5时，quota实际值可能会是5.4.3.2.1呈现出周期性变化 func (h *PeriodLimit) calcExpireSeconds() int { if h.align { now := time.Now() _, offset := now.Zone() unix := now.Unix() + int64(offset) return h.period - int(unix%int64(h.period)) } return h.period }
